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第1章 鸟瞰容器生态系统

  • 容器生态系统

    1. 容器核心技术
      • 容器规范（Open Container Initiative: OCI组织）
        • runtime spec
        • image format spec
      • 容器runtime(runtime是容器真正运行的地方。runtime需要跟操作系统kernel紧密协作，为容器提供运行环境)
        • lxc（Linux上老牌的容器runtime。Docker最初采用lxc作为runtime）
        • runc（Docker自己开发的容器runtime，符合OCI规范，也是现在Docker的默认runtime）
        • rkt （CoreOS开发的容器runtime,符合OCI规范）
      • 容器管理工具
        • lxd
        • docker engine
          • deamon
          • cli
        • rkt cli
      • 容器定义工具
        • docker image(Docker容器的模板，runtime依据docker image创建容器)
        • dockerfile（包含若干命令的文本文件，可以通过这些命令创建出docker image）
        • ACI(App Container Image)（与docker image类似，它是由CoreOS开发的rkt容器的image格式）
      • Registries（统一存放image的仓库）
        • Docker Registry
        • Docker Hub
        • Quay.io
      • 容器OS（专门运行容器的操作系统，与常规OS相比，容器OS通常体积更小，启动更快，通常效率会更高）
        • CoreOS
        • atomic
        • ubuntu core
    2. 容器平台技术
      • 容器编排引擎(所谓编排orchestration，通常包括容器管理、调度、集群定义和服务发现等)
        • docker swarm
        • kubernetes
        • mesos + marathon
      • 容器管理平台
        • Rancher
        • ContainerShip
      • 基于容器的PaaS
        • Deis
        • Flynn
        • Dokku
    3. 容器支持技术
      • 容器网络(管理容器与容器、容器与其他实体之间的连通性和隔离性)
        • docker network
        • flannel
        • weave
        • calico
      • 服务发现
        • etcd
        • consul
        • zookeeper
      • 监控
        • docker ps/top/stats
        • docker stats API
        • sysdig
        • cAdvisor/Heapster
        • Weave Scope
      • 数据管理
        • Rex-Ray
      • 日志管理
        • docker logs
        • logspout
      • 安全性
        • OpenSCAP

  • 在CentOS上安装Docker CE

  • 运行第一个容器

      # docker run -d -p 8080:80 httpd
  // 将容器的80端口映射到host的8080端口

  • 镜像下载加速

      	# curl -sSL https://get.daocloud.io/daotools/set_mirror.sh | sh -s http://xxxxxxx.m.daocloud.io
      docker version >= 1.12
      {"registry-mirrors": ["http://xxxxxxx.m.daocloud.io"]}
      Success.
      You need to restart docker to take effect: sudo systemctl restart docker 
      # systemctl restart docker.service